Técnicas avançadas de normalização de dados aplicadas ao método de monitoramento de integridade estrutural baseado em impedância eletromecânica
| Autor: | Diogo de Souza Rabelo |
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| Přispěvatelé: | Finzi Neto, Roberto Mendes, Steffen Júnior, Valder, Lopes Jr, Vicente, Carneiro, Sergio Henrique da Silva, Sanches, Leonardo, de Lima, Antônio Marcos Gonçalves, Finzi Neto , Roberto Mendes |
| Rok vydání: | 2018 |
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| Zdroj: | Repositório Institucional da UFU Universidade Federal de Uberlândia (UFU) instacron:UFU |
| DOI: | 10.14393/ufu.te.2017.1 |
| Popis: | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico FAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais INCT-EIE - Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia De Estruturas Inteligentes em Engenharia Este trabalho dedica-se ao monitoramento de saúde estrutural (SHM), uma área em que se propõe a interrogar uma estrutura para fins de detectar, localizar e identificar danos estruturais. Atualmente, SHM representa uma das grandes áreas de interesse em engenharia, com o objetivo de aumentar a segurança das estruturas e ao mesmo tempo reduzir custos de manutenção, bem como o tempo de inatividade das máquinas e equipamentos. Para isso, a técnica de SHM baseada em impedância utiliza-se de transdutores piezelétricos que ao serem utilizados em altas faixas de frequência (tipicamente acima de 30 kHz), pode-se obter altas sensibilidades a danos incipientes. Entretanto, mudanças em condições ambientais ou operacionais podem causar alterações nos espectros de frequência adquiridos, levando assim o sistema a um falso diagnóstico acerca da integridade estrutural. Nesta tese, buscou-se desenvolver técnicas de normalização de dados que ao serem aplicadas aos sinais de impedância adquiridos, tais variações sejam compensadas sem grandes perdas de informação. Além disto, foi proposto um método para a determinação de um limiar discriminante através de um modelo estatístico, bem como técnicas avançadas de normalização de dados foram propostas, uma utilizando-se de métodos de otimização e outra baseada na minimização da distância euclidiana entre um ponto e uma curva. É importante ressaltar que, devido à ausência de modelos numéricos precisos, os estudos aqui apresentados partem de uma proposta experimental, utilizando-se de técnicas de inovação, métodos de otimização, análise e tratamento de sinais, estatística e programação dedicada. Finalmente, os resultados obtidos demonstram o grande potencial de uso da técnica SHM baseada em impedância em conjunto com as técnicas estatísticas e de normalização de dados aplicadas apropriadamente. This work is dedicated to the Structural Health Monitoring (SHM), an area that proposes to interrogate a structure with the purpose of detecting, locating and identifying structural damage. Currently, SHM represents one of the areas of great interest in engineering, with the goals of increasing safety while reducing maintenance costs, as well as decreasing downtime from machines and equipment. For this aim, the impedance-based SHM utilizes piezoelectric transducers that are used in high frequency ranges (typically above 30 kHz), providing high sensitivity to incipient type of damage. However, changes in environmental or operational conditions can cause changes in the frequency spectrum of the acquired signals, thus leading the system to a false diagnosis regarding the structural health. In this thesis, it was aimed to develop data normalization techniques that, when applied to the acquired impedance signals, the changes are compensated for without loss of important information. Furthermore, a method for threshold determination was proposed through the use of a statistical model, as well as advanced data normalization techniques were proposed, one of which has used optimization methods and the other is based on the minimization of the Euclidian distance between a point and a curve. It is important to point out that, despite the absence of precise numeric models, the studies presented here come from an experimental proposal, using innovative techniques, optimization methods, data treatment and analysis, statistics and dedicated programming. Finally, the results conveyed demonstrate the great potential of the use of the impedance-based SHM in conjunction with properly applied statistics and data normalization techniques. Tese (Doutorado) |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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